Diskussion zum Artikel "Maschinelles Lernen für Grid- und Martingale-Handelssysteme. Würden Sie darauf wetten?"

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Neuer Artikel Maschinelles Lernen für Grid- und Martingale-Handelssysteme. Würden Sie darauf wetten? :

Dieser Artikel beschreibt die Technik des maschinellen Lernens, die auf den Grid- und Martingale-Handel angewendet wird. Überraschenderweise hat dieser Ansatz wenig bis gar keine Verbreitung im globalen Netzwerk. Nachdem Sie den Artikel gelesen haben, werden Sie in der Lage sein, Ihre eigenen Trading Bots zu erstellen.

Die Tests sollten mit dem Zeitrahmen durchgeführt werden, mit dem der Bot trainiert wurde. In diesem Fall ist es H1. Es kann mit den Eröffnungspreisen getestet werden, da der Bot eine explizite die Eröffnungspreise der Bars verwendet. Da jedoch ein Gitter verwendet wird, kann M1 OHLC für eine höhere Genauigkeit gewählt werden.

Dieser spezielle Bot wurde in der folgenden Periode trainiert:

START_DATE = datetime(2020, 5, 1)
TSTART_DATE = datetime(2019, 1, 1)
FULL_DATE = datetime(2018, 1, 1)
END_DATE = datetime(2022, 1, 1)

  • Das Intervall vom fünften Monat des Jahres 2020 bis zum heutigen Tag ist ein Trainingszeitraum, der 50/50 in Trainings- und Validierungs-Teilstichproben aufgeteilt wird. 
  • Ab dem 1. Monat des Jahres 2019 wurde das Modell nach R^2 bewertet und das beste Modell ausgewählt.
  • Ab dem 1. Monat des Jahres 2018 wurde das Modell in einem nutzerdefinierten Tester getestet.
  • Für das Training wurden synthetische Daten verwendet (generiert durch das Gaußsche Mischverteilung).
  • Das CatBoost-Modell hat eine starke Regularisierung, die hilft, eine Überanpassung an die Trainingsstichprobe zu vermeiden.

All diese Faktoren deuten darauf hin (was auch durch den Nutzer-Tester bestätigt wird), dass wir ein bestimmtes Muster im Intervall von 2018 bis heute gefunden haben.

Schauen wir uns an, wie es im MetaTrader 5 Strategietester aussieht.


Mit der Ausnahme, dass wir jetzt Kapitalrückgang sehen können, sieht die Saldenkurve genauso aus wie in meinem Nutzer-Tester. Das ist eine gute Nachricht. Stellen wir sicher, dass der Bot genau das Gitter handelt und nichts anderes.


Autor: Maxim Dmitrievsky

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